LongCat Flash Chat

LongCat-Flash-Chatは、総パラメータ数560Bの大規模Mixture-of-Experts（MoE）モデルであり、入力ごとに18.6B～31.3B（平均約27B）のパラメータが動的に活性化されます。通信オーバーヘッドを削減し、ハイパーパラメータ転送、決定論的計算、多段階最適化などの高度なスケーリング戦略を通じて訓練の安定性を維持しながら、高いスループットを実現するショートカット接続MoE設計を導入しています。 このリリースであるLongCat-Flash-Chatは、会話型およびエージェント型タスク向けに最適化された非思考型基盤モデルです。最大128Kトークンの長いコンテキストウィンドウに対応し、推論、コーディング、命令追従、ドメインベンチマーク全体で競争力のあるパフォーマンスを示しており、特にツール使用と複雑な多段階インタラクションに強みを持っています。